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Applied Empirical Modeling of Nonlinearity and Endogeneity in Regression Models - Einzelansicht

  • Funktionen:
Grunddaten
Veranstaltungsart Doktorandenseminar Langtext
Veranstaltungsnummer 042314 Kurztext
Semester WS 2020/21 SWS 2
Erwartete Teilnehmer/-innen 25 Studienjahr
Max. Teilnehmer/-innen
Credits 6 Belegung Keine Belegpflicht
Hyperlink
Sprache englisch
Termine Gruppe: [unbenannt] iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
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Mo. 16:00 bis 19:00 Einzel am 22.02.2021          
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Di. 16:00 bis 19:00 Einzel am 23.02.2021          
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Do. 16:00 bis 19:00 Einzel am 25.02.2021          
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Mi. 16:00 bis 19:00 Einzel am 03.03.2021          
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Do. 16:00 bis 19:00 Einzel am 04.03.2021          
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Mo. 16:00 bis 19:00 Einzel am 08.03.2021          
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Di. 16:00 bis 19:00 Einzel am 09.03.2021          
Gruppe [unbenannt]:
 
 


Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Behrens, Ronny begleitend
Studiengänge
Abschluss - Studiengang Sem ECTS Bereich Teilgebiet
Promotion mit Abschluss - Betriebswirtschaftslehre (06 021 0) -
Zuordnung zu Einrichtungen
Lehrstuhl für Marketing und Medien
Fachbereich 04 Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
Inhalt
Kommentar

Es gibt komplexe empirische Probleme, bei denen die normale OLS-Regression an ihre Grenzen stößt – dieser Workshop betrachtet zwei dieser Szenarien im Detail: (1) Nichtlinearitäten in den abhängigen und unabhängigen Variablen und (2) die Verwendung von instrumentellen Variablen, um mit Endogenität und einem nicht-zufällig gezogenem Sample umzugehen.

In diesem Seminar lernen Wissenschaftler die nötigen Werkzeuge, um mit diesen Unzulänglichkeiten der traditionellen OLS-Schätzung umzugehen.

Zuerst wird der Fokus auf unterschiedliche nicht-lineare Ansätze zur Modellierung von Discrete Choice-Problemen gerichtet. Diese Betrachtung wird durch verschiedene Interpretationsansätze von Interaktionseffekten zwischen unabhängigen Variablen in der traditionellen OLS-Regression ergänzt. Im Anschluss daran werden verschiedene Strategien zur Nutzung von instrumentellen Variablen zum Umgang mit Endogenitätsproblemen aufgezeigt.

Abschließend werden die besprochenen Thematiken zusammengeführt und im Kontext von Selection-Modellen, die einen Umgang mit nicht-zufällig gezogenen Samples ermöglichen, diskutiert.

Am Ende des Workshops sollten die Teilnehmer in der Lage sein, Stata-Code zu verstehen und anzuwenden, um dichotome abhängige Variablen mit Logit- und Probit-Schätzungen zu modellieren, instrumentelle Variablenschätzungen sowie begleitende Tests zur Relevanz und Exogenität der instrumentellen Variablen durchzuführen und die gewählten Modelle auf mögliche Selection Biases zu testen.

Bemerkung

Der Kurs wird geleitet von Prof. Dr. Richard T. Gretz.

Wir freuen uns mitzuteilen, dass der Kurs digital stafftinden kann.

 

Der Anmeldezeitraum für diesen Kurs wird in Kürze bekannt gegeben.

Anmeldungen von Promotionsstudenten der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät sowie allen Studierenden des Minor Research werden dann innerhalb der Anmeldungszeit per Email von Tanja Geringhoff (tanja.geringhoff@wiwi.uni-muenster.de) entgegengenommen.

 

Zeitplan:

Montag, 22.02.2021

Dienstag, 23.02.2021

Donnerstag,25.02.2021

Mittwoch, 03.03.2021

Donnerstag, 04.03.2021

Montag, 08.03.2021

Dienstag, 09.03.2021

(Optional: Donnerstag, 11.03.2021)

Zeit: 16-19 Uhr

Ort: Zoom

 

Weiterführende Informationen (etwa ein vollständiger Syllabus) und Materialien werden den Kursteilnehmern über Learnweb verfügbar gemacht. Das korrespondierende Einschreibepasswort erhalten alle Teilnehmer per E-Mail.

Information für alle Studierende des Minor Research: Wenn Sie zum Kurs zugelassen wurden, melden Sie sich bitte beim Prüfungsamt für die vorgezogene Prüfungsphase an. Die Prüfungsmodalitäten werden hier veröffentlicht sobald Sie mit dem Gastwissenschaftler abgestimmt sind.

Information für alle Promotionsstudenten: Der Kurs wird als A-Schein / Forschungsmethoden für das Promotionsstudium angerechnet.


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WS 2020/21 , Aktuelles Semester: WiSe 2022/23